메타 AI가 뇌 활동만으로 사용자가 무엇을 타이핑하는지 해독하는 'Brain2Qwerty' 연구를 공개했다. 핵심은 뇌에 칩을 심는 침습적 방식이 아니라, 뇌의 자기 신호를 감지하는 MEG(뇌자도) 장비를 머리 밖에서 착용하는 비침습 방식이라는 점이다. 참가자가 문장을 손으로 입력하는 동안 뇌·근육 신호를 측정하고, 딥러닝 모델이 이를 문자열로 복원한다. 최고 성능 참가자 기준 문자 오류율이 약 19%까지 낮아져, 뇌 신호에서 언어를 읽어내는 것이 원리적으로 가능함을 보였다. 다만 MEG 장비는 자기 차폐실이 필요할 만큼 크고 고가여서 당장 실용화는 어렵다. 그럼에도 이 연구는 언어가 뇌에서 어떻게 조립되는지에 대한 통찰을 주고, 침습 수술 없이 의사소통을 돕는 미래 인터페이스의 방향성을 제시한다. IT 종사자라면 BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스)와 AI 디코딩 모델의 결합이 다음 입력 패러다임으로 떠오를 가능성에 주목할 만하다.